FINDING #5446 · UNIT ID 731792488
skfolio/skfolio
Python library for portfolio optimization built on top of scikit-learn
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
2.29
ACCEL
-0.64
RETENTION
36.7%
PEAK 2026-10-06 · FORK-RETENTION 100.0% · 16 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
690
FOLLOWERS
95
OWNER ★
2,499
Engagement Signals
FORKS
272
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 16 / 16 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
skfolio/skfolio собрал 16 звёзд за окно, тогда как у автора всего 95 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 690. Это даёт surprise-индекс 0.00313 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 100.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 44% OF 9747 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9747 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 44%
VELOCITY2.293.57-1.29ABOVE 29%
RETENTION36.7%33.3%+3.3 PPABOVE 54%
FORKS272104+168ABOVE 72%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 27%